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Muestreo Probabilístico (Qué Es, Características, Ventajas Y Desventajas)

El muestreo probabilístico es un instrumento el cual tiene como propósito determinar que parte de una población específica debe examinarse con la finalidad establecer diferencias. En la muestra debe representarse la población en la que se reproduzca de mejor manera los rasgos esenciales para la investigación.

La muestra será representativa y útil, solo si refleja las similitudes y diferencias que pueda tener una población.

Características del muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico se caracteriza por que todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos para ser parte de una muestra y consiguientemente todas posibles muestras tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas.

Hablamos de muestreo probabilístico cuando se cumplen una serie de características:

Si se puede definir el conjunto de muestras posibles

Esto se refiere a que se debe tener un marco de muestreo o marco muestral que no es más que la lista de todos los elementos que componen al universo bajo estudio, por ejemplo, si nuestro universo bajo estudio son los estudiantes de medicina de una determinada universidad, se debe tener la lista de todos esos elementos, ósea de todos los estudiantes de medicina de esa universidad y ese sería nuestro marco muestral.

Probabilidad de selección P(s) conocida

Esto quiere decir que todos los elementos de nuestro marco de muestreo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Probabilidad mayor a cero

Dentro de una prueba de muestreo probabilístico el proceso de selección garantiza que todos los elementos tienen una mayor probabilidad mayor a cero de ser incluido en la muestra.

Mecanismo aleatorio

El mecanismo aleatorio garantiza que cada muestra tiene la misma probabilidad de ser elegida.  Por esto podemos decir con mayor propiedad que el muestreo probabilístico es la forma de seleccionar una muestra lo suficientemente representativa de una publicación cuya información permita inferir las propiedades y características de una población.

Este procedimiento no es útil cuando la población es muy grande.

Ventajas del muestreo probabilístico

  • El muestreo probabilístico es sencillo y de fácil comprensión.
  • Evita hacer un censo.
  • Calculo rápido de medidas y varianzas.
  • Existen paquetes informáticos para analizar datos.

Desventajas del muestreo probabilístico

  • Se requiere de antemano que se posea un listado completo de toda la población.
  • Existe un margen de error.
  • Si trabajamos con muestras pequeñas es posible que no se represente correctamente a toda la población adecuadamente, es por esto que se debe manejar un muestreo completo.

Por ejemplo, al sacar bolas de un bombo los individuos de la población se enumeran del 1 al N, se extraen N bolas del bombo y estos individuos serán la muestra. Todos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

El muestreo aleatorio sistemático

Dentro del muestreo probabilístico podemos destacar el muestreo aleatorio sistemático, es una técnica de muestreo sistemático que los investigadores prefieren muchas veces por ser sencilla de realizar y tener resultados óptimos en muchas condiciones

En el muestreo aleatorio sistemático el investigador escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto dentro de una población, a continuación, el investigador seleccionara a cada enésimo sujeto de la lista.

El procedimiento de este tipo es muy sencillo y se puede realizar de forma manual. Es poco probable que se repitan características en cada enésimo sujeto, por lo que los resultados son representativos de toda la población.

Por ejemplo, el investigador tiene una población total de sesenta individuos y necesita doce sujetos, primero elige su número de partida dos y sigue con el intervalo cinco, entonces los miembros de su muestra serían los individuos, dos, siete, doce, diecisiete, veintidós, veintisiete, treinta y dos, treinta y siete, cuarenta y dos, cuarenta y siete, cincuenta y dos y cincuenta y siete.

Tipos de muestreo probabilístico

Detallaremos 2 tipos diferentes de muestreo probabilístico:

El muestreo estratificado

El muestreo estratificado es otro tipo de muestreo probabilístico en donde el investigador separa a toda la población en diferentes subgrupos o estratos, luego selecciona de forma aleatoria a los sujetos de los diferentes estratos.

Los estratos más comunes utilizados en el muestreo aleatorio estratificado son la edad, el género, el nivel socioeconómico, la religión, la nacionalidad y el nivel de estudios alcanzados, ejemplo, supongamos que tenemos tres estratos de 32 sujetos cada uno, se utiliza una fracción de muestreo de cinco y treinta y dozavos, y luego probamos al azar cinco sujetos de cada estrato respectivamente.

El objetivo es que la población obtenida sea más pequeña, y de esta manera más específica.

Muestreo por conglomerados

Para realizar este muestreo, el investigador reúne su muestra de población siguiendo ciertos pasos. Lo primero es separar diversos grupos, y selecciona de forma individual a los sujetos de cada grupo por muestreo aleatorio.

En el muestreo por conglomerados el investigador también puede optar por incluir a todo el conglomerado y no solo a subconjunto, por ejemplo, si se tiene en mente realizar una encuesta a estudiantes universitarios de primer año de un país, se requiere entrevistar a noventa y seis universitarios, ante la imposibilidad de acceder un muestreo estratificado se piensa en una muestra de dos conglomerados de ocho alumnos.

Podemos concluir diciendo que, el muestreo probabilístico es una herramienta estadística que nos brinda la oportunidad de realizar proyecciones dentro de una población determinada de individuos, sin tener que emplear datos de una población completa. De esta manera podemos ahorrarnos algunos datos, pero se debe tener cuidado al utilizarlo en poblaciones muy grandes ya que existe un margen de error proporcional.

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